太初 大模型算法 一面

1. 自我介绍2. 实习项目介绍，问的很细致3.  wide&deep模型怎么得到user/item embedding的？4. wide&deep用的是什么损失函数5. mtl模型了解吗？介绍下mmoe6. 多个任务怎么平衡loss7. relu做激活函数优缺点9.   catboost和 xgboost 区别10. catboost 怎么处理类别变量的11. 然后又问xgboost 怎么处理缺失值的12. xgboost的损失函数是什么13. DIN里activation unit结构介绍一下14. transformer结构中的attention机制是怎么样的15.   神经网络初始化权重为0的影响在关注搜广推算法方向的同学们，想拿到搜广推算法offer，可以私信我了解算法项目辅导，在简历中增加一个高含金量的项目，助你斩获offer~ #面经#  #校招#  #推荐算法#  #快手#

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base深圳，八股拷打，实习拷打，泡一个月池子后喜提感谢信1.arm架构指令集的了解程度2.C++多态的实现方式和底层原理3.协程4.操作系统的线程调度方式5.同一个线程的读写锁是否是可重入的？6.Camera HAL的了解，camx框架的工作流7.ISP的pipeline8.对于仿射变换的了解9.遇到问题时的解决过程10.对于算法加速的了解11.进程间、线程间内存共享12.反问整体下来发现还是太菜了，很多问题没有办法很深入地打出来，底层原理还得多看